本書面向所有對機器學習與資料挖掘的實踐及競賽感興趣的讀者，從零開始，以Python編程語言為基礎，在不涉及大量數學模型與複雜編程知識的前提下，逐步帶領讀者熟悉並且掌握當下最流行的機器學習、資料挖掘與自然語言處理工具，如Scikitlearn、NLTK、Pandas、gensim、XGBoost、Google Tensorflow等。 全書共分4章。第1章簡介篇，介紹機器學習概念與Python編程知識；第2章基礎篇，講述如何使用Scikitlearn作為基礎機器學習工具；第3章進階篇，涉及怎樣借助高級技術或者模型進一步提升既有機器學習系統的性能；第4章競賽篇，以Kaggle平臺為物件，幫助讀者一步步使用本書介紹過的模型和技巧，完成三項具有代表性的競賽任務。
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